Praca dotyczy wybranych problemów wielomaszynowego szeregowania zadań z efektem uczenia się oraz kryterium minimalizacji czasu zakończenia wykonywanych zadań. Przedstawiono przykłady, gdy nie jest możliwe zastosowanie dla tych problemów algorytmów szeregowania znanych dla problemów klasycznych. Podano modyfikacje wybranych klasycznych algorytmów szeregowania, pozwalające na ich zastosowanie dla problemów szeregowania jednostkowych zadań z efektem uczenia się.
EN
In the paper selected problems of minimum makespan, parallel machine scheduling with learning effect are considered. It has been shown by examples that some classical scheduling algorithms are not applicable in the case of scheduling with learning effect. There have been given modifications of some classical scheduling algorithms which allow to apply them to scheduling unit processing time jobs with learning effect.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.